大模型 向量数据库是什么意思
"大模型向量数据库"通常指的是一种用于存储和处理大规模向量数据的数据库系统。这种数据库系统通常用于处理和分析包含大量向量数据的应用场景,例如机器学习、推荐系统和计算机视觉等领域。
大模型向量数据库通常具有高效的存储和检索功能,能够快速处理大规模的向量数据集。这种数据库系统通常会提供丰富的查询和索引功能,以便用户可以有效地管理和分析向量数据。
在实际应用中,大模型向量数据库可以帮助用户存储和处理大规模的向量数据,加速数据的检索和分析过程,提升数据处理的效率和性能。
技术干货
图像嵌入:增强图像搜索的深入解释
图像嵌入是现代计算机视觉算法的核心。了解它们的实现和用例,并探索不同的图像嵌入模型。
2024-07-26技术干货
什么是二进制嵌入?
尽管密集嵌入因其能够以最小的信息损失保留语义含义而普遍存在,但随着数据量的增加,它们的计算需求和内存需求也在增加。这种增加促使开发者寻求更高效的数据表示方法。
2024-07-26技术干货
CPU是否足够?在新型硬件上运行向量搜索的综述
在Zilliz组织的2024年非结构化数据聚会上,Smile Identity的计算机视觉专家以及NeurIPS BigANN挑战赛的组织者(2021年,2023年)George Williams,探讨了CPU是否足以应对向量搜索/近似最近邻(ANN)。他探索了新的硬件解决方案如何能彻底改变向量搜索,强调了先进的搜索算法与尖端硬件的交汇,并对未来的数据检索技术提供了洞见。
2024-07-26